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什麽是大數據?如何成為大數據的技術大牛?

幹什麽 sqoop 密碼 兩個 實現 抽樣 但是 基礎上 語言排行

其實大數據並不是一種概念,而是一種方法論。簡單來說,就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向,一個是精準化定制,第二個是預測。

比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容,每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個地方,自動給你推薦周邊的消費設施等等。

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目前市場對大數據相關人才的需求與日俱增,崗位的增多,也導致了大數據相關人才出現了供不應求的狀況,從而引發了一波大數據學習的浪潮。大家可以先了解一下關於大數據相關的崗位分類,以及各個崗位需要掌握那些相對應的技能,並想清楚自己未來的發展方向,再開始著手針對崗位所需的技術進行學習與研究。所謂知己知彼,才能更好的達成目標嘛。

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大數據處理技術怎麽學習呢?在做大數據開發之前,因為Hadoop是高層次的語言開發,需要懂得Java或者Python,很快的就能上手。所有的大數據生態架構都是基於linux系統的基礎上的,所以你要有Linux系統的基本知識。如果你不懂Java或者Python還有Linux系統,那麽這都是你必學的知識(Java或者Python可二選其一)。

第一階段
Linux系統:因為大數據相關軟件都是在Linux系統上運行的,所以Linux要學習的紮實一些,學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置,能少踩很多坑,學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

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第二階段
Python:Python 的排名從去年開始就借著人工智能持續上升,現在它已經成為了語言排行第一名。

從學習難易度來看,作為一個為“優雅”而生的語言,Python語法簡捷而清晰,對底層做了很好的封裝,是一種很容易上手的高級語言。在一些習慣於底層程序開發的“硬核”程序員眼裏,Python簡直就是一種“偽代碼”。

在大數據和數據科學領域,Python幾乎是萬能的,任何集群架構軟件都支持Python,Python也有很豐富的數據科學庫,所以Python不得不學。

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第三階段
Hadoop:幾乎已經成為大數據的代名詞,所以這個是必學的。 Hadoop裏面包括幾個重要組件HDFS、MapReduce和YARN。

Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而兩者只是理論基礎,不是具體可使用的高級應用,通俗說MapReduce是一套從海量源數據提取分析元素最後返回結果集的編程模型,將文件分布式存儲到硬盤是第一步,而從海量數據中提取分析我們需要的內容就是MapReduce做的事了。當然怎麽分塊分析,怎麽做Reduce操作非常復雜,Hadoop已經提供了數據分析的實現,我們只需要編寫簡單的需求命令即可達成我們想要的數據。

記住學到這裏可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper:是一個分布式的,開放源碼的分布式應用程序協調服務,也是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息,這些信息比較小一般不會超過1M,都是使用它的軟件對它有依賴,對於我們來講只需要把它安裝正確,讓它正常的跑起來就可以了。

Mysql:大數據的處理學完了,那麽接下來要學習小數據的處理工具Mysql數據庫,因為裝hive的時候要用到,Mysql需要掌握到什麽層度呢?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的權限,修改root的密碼,創建數據庫就可以了。這裏主要的是學習SQL的語法,因為hive的語法和這個非常相似。

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Sqoop:這個是用於把Mysql裏的數據導入到Hadoop裏的。當然你也可以直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是可以的,但是生產環境中使用要註意Mysql的壓力。

Hive:這個東西對於會SQL語法的同學們來說就是神器,它能讓你處理大數據變的很簡單、明了,不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig相似掌握一個就可以了。

Oozie:既然學會Hive了,我相信你一定需要這個,它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本,還能檢查你的程序是否執行正確,如果出錯給你發出報警並能幫你重試程序,最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡它的,不然你看著那一大堆腳本,和密密麻麻的crond是不是有種“即將崩潰”的感覺。

Hbase:這是Hadoop生態體系中的NOSQL數據庫,他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的,所以它能用來做數據的排重,它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka:這是個比較好用的隊列工具,隊列是幹什麽的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理,我們可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS,這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用,它是專門用來提供對數據進行簡單處理,並寫到各種數據接受方的。

Spark:它是用來彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點,它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀硬盤。特別適合做叠代運算,所以算法流們特別喜歡它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它,因為它們都是用JVM的。

這些東西你都會了就成為一個專業的大數據開發工程師了,月薪3W都是毛毛雨啦。

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